尚硅谷数据仓库实战之2数仓分层+维度建模
@目录第1章 数仓分层1.1 为什么要分层1.2数据集市与数据仓库概念1.3 数仓命名规范1.3.1 表命名1.3.2 脚本命名1.3.3 表字段类型第2章 数仓理...
Echarts 配置项 series 中的 data 是多维度-分析
在绘制折线图时,通常我们的 series 中的 data 数据是这样的格式 option = { title: { text: 'Stacked Area Chart' }, tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { t...
高德地图获取地理位置经纬度并将经维度转化为详细地址信息
<!doctype html><html><head> <meta charset="utf-8"> &...
高维中介数据:基于交替方向乘子法(ADMM)的高维度单模态中介模型的参数估计(入门+实操)
全文摘要 用于高维度单模态中介模型的参数估计,采用交替方向乘子法(ADMM)进行计算。该包提供了确切独立筛选(SIS)功能来提高中介效应的敏感性和特异性,并支持Lasso、弹性网络、路径Lasso和网络约束惩罚等不同正则化方法。 Pathway Lasso 背景 传统的结构方程建模(SEM)在处理...
数据仓库工具箱 维度建模权威指南 第3版.pdf
内容简介 · · · · · ·随着The Data Warehouse Toolkit(1...
图神经网络DGL框架,graph classification,多个且不同维度的node feature 训练-多个node features
我的节点有n_weight和n_community两个特征,都要加入训练 forward 程序中,cat n_weight和n_community两个特征,如果有很多个特征,写循环 class GraphClassifier(nn.Module): def __init__(self, in...
【数据仓库】|3 维度建模之维度表设计
维度是看待事情发生的角度,是维度建模的基础和灵魂。 维度设计基础基本概念我们在维度建模中,把度量称为事实,将环境称为维度。举个例子,在电商业务中有这么个需...
文本分类学习 (七)支持向量机SVM 的前奏 结构风险最小化和VC维度理论
前言:经历过文本的特征提取,使用LibSvm工具包进行了测试,Svm算法的效果还是很好的。于是开始逐一的去了解SVM的原理。SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基...
R语言多维度视角下白领人群健康体质检测数据关系可视化分析
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,健康问题越来越受到关注。白领阶层作为社会的重要组成部分,其健康状况对于个人和社会都具有重要意义。然而,由于工作和生活方式的改变,白领阶层的健康问题逐渐凸显,如身体成分异常、动脉硬化等。因此,本文旨在帮助客户通过R语言数据分析和可视化方法,深入探究白领阶层的健康...
《BI项目笔记》创建时间维度(1)
SSAS Date 维度基本上在所有的 Cube 设计过程中都存在,很难见到没有时间维度的 OLAP 数据库。但是根据不同的项目需求, Date 维度的设计可能不大相同,所以在设计时间维度的时候需要搞清楚几个问题:你的业务涉及到的最低的细节级别是什么?比如按季度查看报表还是按月份,或者按周,或者再甚...
《BI项目笔记》创建时间维度(2)
创建步骤: 序号选择的属性重命名后的名称属性类别1DateKeyDateKey常规2Month KeyMonth Key月份3English Month NameEnglish Month Name每年的某一月4Month Number Of YearMonth Number Of Year常规5C...
微软BI 之SSAS 系列 - 多维数据集维度用法之三 多对多维度 Many to Many
开篇介绍对于维度成员和事实数据直接的关系看到更多的可能还是一对一,一对多的关系。比方在事实维度(或退化维度)中一个订单和明细号组合而成的ID,对应的就是事实表中的一条数据,这就是一对一的关系。比方说在产品维度中,一个产品维度成员可能对应着多个事实数据成员,这就是一对多的关系。说简单点,就是事实表的外...
FrameWork数据权限浅析4之基于多维度配置表实现行级数据安全
日子过得好苦逼,我过的很好,只是缺少¥.时间在变,而问题始终未变,你解不解决它都在那里一动不动.不知不觉已经发现手机的中央,电脑的右下角已经出现了201411的字样,突然从桌子上爬起来,差点忘记了自己还是一个上进的人,吹了几分钟牛逼了,接下来我们还是开始说一说这次的问题吧,往下看你会很快看到解决问题...
hdu 4666 Hyperspace(多维度最远曼哈顿距离)
献上博文一篇http://hi.baidu.com/byplane747/item/53ca46c159e654bc0d0a7b8d设维度为k,维护(1<<k)个优先队列,用来保存0~(1<<k)-1 种状态(状态压缩),设状态1为“+”,状态0为“0”。对于命令0,求出每个...
ElasticSearch vs Solr多维度分析对比
福利 => 每天都推送欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号: 大数据躺过的坑 Java从入门到架构师 人工智能躺过的坑 Java全栈大联盟 每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力。 百家号 :九月...
深度学习原理与框架-猫狗图像识别-卷积神经网络(代码) 1.cv2.resize(图片压缩) 2..get_shape()[1:4].num_elements(获得最后三维度之和) 3.saver.save(训练参数的保存) 4.tf.train.import_meta_graph(加载模型结构) 5.saver.restore(训练参数载入)
1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR)参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值2....
主成分分析 (PCA) 与其高维度下python实现(简单人脸识别)
Introduction主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法。由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的、尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生。主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到...
大数据入门基础系列之Hadoop1.X、Hadoop2.X和Hadoop3.X的多维度区别详解(博主推荐)
不多说,直接上干货!在前面的博文里,我已经介绍了大数据入门基础系列之Linux操作系统简介与选择大数据入门基础系列之虚拟机的下载、安装详解大数据入门基础系列之Linux的安装详解大数据入门基础系列之远程连接工具下载和安装详解大数据入门基础系列之Apache版本的hadoop集群详细部署搭建(包括HA...
SQL统计——按照各种维度
在SQLserver中可以按照各种维度进行统计,实现与EXCLE一样强大的功能。--==========================--Blog:<奔跑的金鱼>--Desc:<SQL统计>--Date:<2015-01-07>--===============...
微服务稳定性保障的6个维度
微服务改造中,挑战最大的就是拆分之后的稳定性保障,拆分之后链路复杂、故障点众多,需要一套体系化的稳定性保障机制。稳定性保障的目标微服务稳定性保障需要从事前、事中和事后全方位进行考虑。微服务架构下,应用程序、依赖服务、网络、硬件等都有可能出现故障,稳定性设计和保障的具体目标如下。故障预防,尽可能减少故...